import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 1.	读数据（8分）
data=np.loadtxt('data.txt',delimiter=',')
x=data[:,:-1]
y=data[:,-1]

# 2.	数据切分,8:2（8）
num=int(0.8*len(x))
train_x,test_x=x[:num],x[num:]

train_y,test_y=y[:num],y[num:]
# 3.	画出散点图(特征和真实值)（8分）
plt.scatter(x,y)
plt.show()

# 4.	线性回归调库和训练（8分），
model=LinearRegression()
model.fit(train_x,train_y)

# 5.	模型参数进行输出。（8分）
print(model.intercept_)
print(model.coef_)

# 6.	测试集预测，画出散点图(特征和预测值)。（8分）
test_h=model.predict(test_x)
plt.scatter(test_x,test_h,c='r')
plt.show()